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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>通信網(wǎng)絡(luò)>社區(qū)問(wèn)答中基于用戶-標(biāo)簽異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的專家發(fā)現(xiàn)方法

      社區(qū)問(wèn)答中基于用戶-標(biāo)簽異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的專家發(fā)現(xiàn)方法

      2021-05-12 | rar | 1.68 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　在 Stack Overflow、 Quora等社區(qū)問(wèn)答網(wǎng)站中，日益增長(zhǎng)的用戶數(shù)使新問(wèn)題數(shù)量急劇增加，傳統(tǒng)的專家發(fā)現(xiàn)方法通常根據(jù)歷史回答記錄建立用戶文檔，再?gòu)闹刑崛∮脩粑谋咎卣?，難以及時(shí)尋找到合適的專家進(jìn)行回答。針對(duì)該問(wèn)題，提出一種社區(qū)問(wèn)答中基于用戶-標(biāo)簽異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的專家發(fā)現(xiàn)方法。根據(jù)用戶歷史回答記錄和問(wèn)題的附帶標(biāo)簽構(gòu)建用戶-標(biāo)簽網(wǎng)絡(luò)，以此得到用戶的向量表示。在此基礎(chǔ)上，使用全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取用戶特征和問(wèn)題文本特征，通過(guò)比較兩者的余弦相似度得到候選專家列表?；?Stack Exchange的真實(shí)世界數(shù)據(jù)集進(jìn)行測(cè)試，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與LDASTM、 Rankingsvm和QR-DSSM方法相比，該方法的MRR指標(biāo)值較高，能夠準(zhǔn)確尋找到可提供正確答案的專家。

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